고급 가이드

최근 업데이트 2026. 08. 27.

1. 이벤트 전송

SDK 초기화가 완료되면 데이터 트래킹을 진행하여 유저의 행동 정보를 수집할 수 있습니다. 일반적으로 일반 이벤트로 비즈니스 시나리오의 요구 사항을 충족할 수 있으며, 실제 비즈니스 시나리오에 따라 최초 이벤트, 업데이트 가능 이벤트 등을 사용할 수도 있습니다.

1.1 일반 이벤트

track을 호출하여 이벤트를 전송할 수 있습니다. 앞서 정리한 문서에 따라 이벤트 속성과 이벤트 전송 조건을 설정하는 것을 권장합니다. 여기서는 유저가 어떤 상품을 구매하는 경우를 예로 듭니다:

distinct_id = "ABCDEF123456"
account_id = "TE10001"
properties = {
    "#time": datetime.datetime.now(),
    # 이 event가 발생한 시간을 설정합니다. 설정하지 않으면 기본값은 현재 시간입니다
    "#ip": "192.168.1.1",
    # 유저의 IP를 설정합니다. tda가 이 IP를 기반으로 성/주, 도시를 자동으로 파싱합니다
    # "#uuid":uuid.uuid1(),#선택 입력. 위의 enable_uuid 스위치가 켜져 있으면 입력할 필요가 없습니다
    "Product_Name": "상품명",
    "Price": 30,
    "OrderId": "주문번호abc_123"
}

# 이벤트 업로드, 계정 ID와 게스트 ID 포함
try:
    te.track(distinct_id, account_id, "Payment", properties)
    # 게스트 ID만 업로드할 수도 있습니다
    # te.track(distinct_id = distinct_id, event_name = "Payment", properties = properties)
    # 또는 계정 ID만 업로드합니다
    # te.track(account_id = account_id, event_name = "Payment", properties = properties)
except Exception as e:
    # 예외 처리
    print(e)

1.2 최초 이벤트

최초 이벤트는 특정 디바이스 또는 기타 차원의 ID에 대해 한 번만 기록되는 이벤트입니다. 예를 들어 특정 디바이스의 활성화 이벤트를 기록하려는 경우 최초 이벤트로 데이터를 전송할 수 있습니다.

# 최초 이벤트 호출
try:
    properties = {'name': 'hello'}
    te.track_first(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", event_name='first_event', first_check_id='first_flag_id', properties=properties)
except Exception as e:
    # 예외 처리
    raise TDIllegalDataException(e)

주의: 최초 여부 검증은 서버 측에서 이루어지므로 최초 이벤트는 기본적으로 1시간 지연되어 저장됩니다.

1.3 업데이트 가능 이벤트

업데이트 가능 이벤트를 사용하면 특정 시나리오에서 이벤트 데이터를 수정해야 하는 요구를 충족할 수 있습니다. 업데이트 가능 이벤트는 해당 이벤트를 식별하는 ID를 지정해야 하며, 업데이트 가능 이벤트 객체를 생성할 때 전달합니다. AE 백엔드는 이벤트 이름과 이벤트 ID를 기준으로 업데이트할 데이터를 결정합니다.

# 예시: 업데이트 가능 이벤트 전송, 이벤트 이름이 UPDATABLE_EVENT라고 가정
distinct_id = "65478cc0-275a-4aeb-9e6b-861155b5aca7"
account_id = "123"
event_name = "UPDATABLE_EVENT"
event_id = "123"
properties = {
    "price": 100,
    "status": 3
}
# 전송 후 이벤트 속성 status는 3, price는 100
te.track_update(distinct_id=distinct_id, account_id=account_id, event_name=event_name, event_id=event_id,
                properties=properties)

# 전송 후 동일한 event_name + event_id의 이벤트 속성 status는 5로 업데이트되고, price는 변경되지 않음
new_properties = {
    "status": 5
}
te.track_update(distinct_id=distinct_id, account_id=account_id, event_name=event_name, event_id=event_id,
                properties=new_properties)

1.4 덮어쓰기 가능 이벤트

덮어쓰기 가능 이벤트는 업데이트 가능 이벤트와 비슷하지만, 최신 데이터로 과거 데이터를 완전히 덮어쓴다는 점이 다릅니다. 효과 면에서는 이전 데이터를 삭제하고 최신 데이터를 저장하는 것과 같습니다. AE 백엔드는 이벤트 이름과 이벤트 ID를 기준으로 업데이트할 데이터를 결정합니다.

# 예시: 덮어쓰기 가능 이벤트 전송, 이벤트 이름이 OVERWRITE_EVENT라고 가정
distinct_id = "65478cc0-275a-4aeb-9e6b-861155b5aca7"
account_id = "123"
event_name = "OVERWRITE_EVENT"
event_id = "123"
properties = {
    "price": 100,
    "status": 3
}
# 전송 후 이벤트 속성 status는 3, price는 100
te.track_overwrite(distinct_id=distinct_id, account_id=account_id, event_name=event_name, event_id=event_id,
                   properties=properties)

# 전송 후 이벤트 속성 status는 5로 업데이트되고, price 속성은 삭제됨
new_properties = {
    "status": 5
}
te.track_overwrite(distinct_id=distinct_id, account_id=account_id, event_name=event_name, event_id=event_id,
                   properties=new_properties)

2. 유저 속성

AE 플랫폼에서 지원하는 유저 속성 설정 API는 다음과 같습니다: user_set, user_setOnce, user_add,

user_unset、user_del、user_append、user_uniq_append。

2.1 user_set

일반적인 유저 속성은 user_set을 호출하여 설정할 수 있습니다. 이 인터페이스로 업로드한 속성은 원래 속성 값을 덮어쓰며, 이전에 해당 유저 속성이 없었다면 새로 생성하고 타입은 전달된 속성의 타입과 같습니다. 여기서는 사용자 이름 설정을 예로 듭니다:

properties = {"user_name": "ABC"}
# 유저 속성 업로드, "user_name"의 값은 "ABC"
try:
    te.user_set(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", properties=properties)
    properties = {"user_name": "XYZ"}
    # 유저 속성을 다시 업로드하면 "user_name"의 값은 "XYZ"로 덮어써집니다
    te.user_set(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", properties=properties)
except Exception as e:
    # 예외 처리
    print(e)

2.2 user_setOnce

업로드할 유저 속성을 한 번만 설정하면 되는 경우 user_setOnce를 호출하여 설정할 수 있습니다. 해당 속성에 이미 값이 있으면 이 정보는 무시됩니다. 여기서도 사용자 이름 설정을 예로 듭니다:

properties = {"user_name": "ABC"}
# 유저 속성 업로드, "user_name"의 값은 "ABC"
try:
    te.user_setOnce(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", properties=properties)
except Exception as e:
    # 예외 처리
    print(e)
properties = {
    "user_name": "XYZ",
    "user_age": 18
}
# 유저 속성을 다시 업로드합니다. 이때 "user_name"에는 이미 값이 있으므로 수정되지 않고 그대로 "ABC"이며, "user_age"의 값은 18입니다
try:
    te.user_setOnce(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", properties=properties)
except Exception as e:
    # 예외 처리
    print(e)

2.3 user_add

숫자형 속성을 업로드할 때 user_add를 호출하여 해당 속성을 누적할 수 있습니다. 해당 속성이 아직 설정되지 않았으면 0을 할당한 후 계산합니다. 음수를 전달할 수도 있으며, 이는 빼기 연산과 같습니다. 여기서는 누적 결제 금액을 예로 듭니다:

properties = {
    "total_revenue": 30,
    "vip_level": 1
}
# 유저 속성 업로드, 이때 "total_revenue"의 값은 30, "vip_level"의 값은 1
te.user_add(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", properties=properties)

properties = {"total_revenue": 90}
# 유저 속성 업로드, 이때 "total_revenue"의 값은 90, "vip_level"의 값은 1
try:
    te.user_add(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", properties=properties)
except Exception as e:
    # 예외 처리
    print(e)

설정하는 속성 key는 문자열이며, Value는 숫자만 허용됩니다.

2.4 user_append

user_append를 호출하여 배열 타입의 유저 속성에 값을 추가할 수 있습니다.

list1 = ['Google']
# arrKey1, arrKey2의 배열 타입 속성에 요소 추가
properties = {'arrKey1': list1, 'arrKey2': ['11', '22']}
try:
    te.user_append(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", properties=properties)
except Exception as e:
    # 예외 처리
    print(e)

2.5 user_uniq_append

user_uniq_append를 호출하여 배열 타입의 유저 속성에 요소를 추가할 수 있습니다. user_uniq_append 인터페이스는 추가하는 유저 속성의 중복을 제거하지만, user_append 인터페이스는 중복을 제거하지 않으므로 유저 속성에 중복 값이 있을 수 있습니다.

arrayValue = ['Google', 'True', '2.222']
properties = {'arrKey4': arrayValue, 'arrKey3': ['appendList', '222'], 'dict1': {'name': 'Tom', 'Age': 28}}
try:
    # 실행 후 유저 속성 arrKey4는 ['Google', True, 2.222], arrKey3은 ['appendList', '222']
    te.user_append(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", properties=properties)
except Exception as e:
    # 예외 처리
    raise TDIllegalDataException(e)

properties = {'arrKey4': ['addValue', 'True'], 'arrKey3': ['appendList', '222']}
try:
    # 실행 후 유저 속성 arrKey4는 ['Google', True, 2.222, 'addValue'], arrKey3은 ['appendList', '222']
    te.user_uniq_append(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id", properties=properties)
except Exception as e:
    # 예외 처리
    raise TDIllegalDataException(e)

2.6 user_unset

유저의 유저 속성 값을 비우려면 user_unset을 호출하여 지정한 속성을 비울 수 있습니다. 해당 속성이 아직 클러스터에 생성되지 않았다면 user_unset은 해당 속성을 생성하지 않습니다

try:
    te.user_unset("distinct_id", "account_id", ["string1", "lastTime"])
except Exception as e:
    # 예외 처리
    print(e)

user_unset: 전달 값은 비울 속성의 Key 값입니다.

2.7 user_del

특정 유저를 삭제하려면 user_del을 호출하여 해당 유저를 삭제할 수 있습니다. 삭제한 후에는 해당 유저의 유저 속성을 더 이상 조회할 수 없지만, 해당 유저가 발생시킨 이벤트는 여전히 조회할 수 있습니다. 이 작업은 되돌릴 수 없는 결과를 초래할 수 있으므로 신중하게 사용하십시오.

try:
    te.user_del(account_id="account_id", distinct_id="distinct_id")
except Exception as e:
    # 예외 처리
    print(e)

3. 기타 기능

3.1 TDBatchConsumer

주의

데이터양이 너무 많거나 네트워크에 이상이 있으면 데이터가 유실될 위험이 있으므로 운영 환경에서는 사용하지 않는 것을 권장합니다

데이터를 AE 서버로 실시간 일괄 전송하며, 별도의 전송 도구가 필요하지 않습니다.

te = TDAnalytics(TDBatchConsumer("SERVER_URL", "APP_ID"))

파라미터 설명:

• APP_ID: 프로젝트의 APP ID이며, AE 백엔드의 프로젝트 관리 페이지에서 확인할 수 있습니다

• SERVER_URL: 데이터 전송 URL

  • 클라우드 서비스를 사용하는 경우 다음을 입력합니다: https://global-receiver-ta.thinkingdata.cn
  • 프라이빗 배포 버전을 사용하는 경우 데이터 수집 주소에 도메인을 바인딩하고 HTTPS 인증서를 설정하십시오: https://데이터 수집 주소에 바인딩한 도메인